酷壳 – CoolShell.cn

关于性能优化这是一个比较大的话题，在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点，今天，想从一些技术细节上谈谈性能优化，主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识，并不一定全对，希望大家指正和补充。

在开始这篇文章之前，大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》，这篇文章基本上告诉你——要进行优化，先得找到性能瓶颈！ 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前，请让我讲一下系统性能的定义和测试，因为没有这两件事，后面的定位和优化无从谈起。

一、系统性能定义

让我们先来说说如何什么是系统性能。这个定义非常关键，如果我们不清楚什么是系统性能，那么我们将无法定位之。我见过很多朋友会觉得这很容易，但是仔细一问，其实他们并没有一个比较系统的方法，所以，在这里我想告诉大家如何系统地来定位性能。 总体来说，系统性能就是两个事：

1. Throughput ，吞吐量。也就是每秒钟可以处理的请求数，任务数。
2. Latency， 系统延迟。也就是系统在处理一个请求或一个任务时的延迟。

一般来说，一个系统的性能受到这两个条件的约束，缺一不可。比如，我的系统可以顶得住一百万的并发，但是系统的延迟是2分钟以上，那么，这个一百万的负载毫无意义。系统延迟很短，但是吞吐量很低，同样没有意义。所以，一个好的系统的性能测试必然受到这两个条件的同时作用。 有经验的朋友一定知道，这两个东西的一些关系：

• Throughput越大，Latency会越差。因为请求量过大，系统太繁忙，所以响应速度自然会低。
• Latency越好，能支持的Throughput就会越高。因为Latency短说明处理速度快，于是就可以处理更多的请求。

二、系统性能测试

经过上述的说明，我们知道要测试系统的性能，需要我们收集系统的Throughput和Latency这两个值。

阅读全文…

【感谢 Todd投递本文 – 微博帐号：@weidagang 】

需求又变了，怎么办？

先上一个轻松的段子：

程序员XX遭遇车祸成植物人，医生说活下来的希望只有万分之一，唤醒更为渺茫。可他的Lead和亲人没有放弃，他们根据XX工作如命的作风，每天都在他身边念：“XX，需求又改了，该干活了，你快来呀！”，奇迹终于发生了，XX醒来了，第一句话：“需求又改了？”。

这个段子用幽默的方式反映了需求变化是每一个程序员、架构师或项目经理都会经常遇到的问题。面对这个问题，不同的人有不同的应对之道，最近微博上有一段关于需求变化的讨论：

@假装刺猬的猪：我们在软件开发过程中，会持续碰到客户需求变更的情况。如果没有领域建模，我们单纯将问题使用直觉将问题解决，那么等到客户需求变更或者有新的需求时，就会面临一个僵硬的前设计！无法在以前的设计上持续深入的优化模型，导致需求变更无法及时深化。设计实现均滞后与变更！

@高煥堂: <碰到客户需求变更的情况>是合理的；但<领域建模>不是美好的手段!!!

@weidagang: 要不被客户牵着鼻子走，需要自己有很强的设计能力，反过来让客户跟着你的设计来满足你的要求。能做到这点的公司很少，但这是软件行业唯一有希望的出路。

@高煥堂: <这是软件行业唯一有希望的出路>。 Great!!

如何应对需求变化？ @假装刺猬的猪 的答案是领域建模，并持续优化模型，适应需求的变化。@高煥堂 则认为领域建模不是美好的手段。我进一步补充，应该“反过来”让自己在需求变化中处于主导地位，而不是被动地适应。

阅读全文…

【感谢 Todd投递本文 – 微博帐号：weidagang 】

问题

最近项目中遇到了一个分布式系统的并发控制问题。该问题可以抽象为：某分布式系统由一个数据中心D和若干业务处理中心L1，L2 … Ln组成；D本质上是一个key-value存储，它对外提供基于HTTP协议的CRUD操作接口。L的业务逻辑可以抽象为下面3个步骤：

1. read: 根据keySet {k1, … kn}从D获取keyValueSet {k1:v1, … kn:vn}
2. do: 根据keyValueSet进行业务处理，得到需要更新的数据集keyValueSet’ {k1′:v1′, … km’:vm’} (注：读取的keySet和更新的keySet’可能不同)
3. update: 把keyValueSet’更新到D （注：D保证在一次调用更新多个key的原子性）

在没有事务支持的情况下，多个L进行并发处理可能会导致数据一致性问题。比如，考虑L1和L2的如下执行顺序：

1. L1从D读取key:123对应的值100
2. L2从D读取key:123对应的100
3. L1将key:123更新为100 + 1
4. L2将key:123更新为100 + 2

如果L1和L2串行执行，key:123对应的值将为103，但上面并发执行中L1的执行效果完全被L2所覆盖，实际key:123所对应的值变成了102。

阅读全文…

12306.cn网站挂了，被全国人民骂了。我这两天也在思考这个事，我想以这个事来粗略地和大家讨论一下网站性能的问题。因为仓促，而且完全基于本人有限的经验和了解，所以，如果有什么问题还请大家一起讨论和指正。（这又是一篇长文，只讨论性能问题，不讨论那些UI，用户体验，或是是否把支付和购票下单环节分开的功能性的东西）

业务

任何技术都离不开业务需求，所以，要说明性能问题，首先还是想先说说业务问题。

• 其一，有人可能把这个东西和QQ或是网游相比。但我觉得这两者是不一样的，网游和QQ在线或是登录时访问的更多的是用户自己的数据，而订票系统访问的是中心的票量数据，这是不一样的。不要觉得网游或是QQ能行你就以为这是一样的。网游和QQ 的后端负载相对于电子商务的系统还是简单。

• 其二，有人说春节期间订火车的这个事好像网站的秒杀活动。的确很相似，但是如果你的思考不在表面的话，你会发现这也有些不一样。火车票这个事，还有很多查询操作，查时间，查座位，查铺位，一个车次不 行，又查另一个车次，其伴随着大量的查询操作，下单的时候需要对数据库操作。而秒杀，直接杀就好了。另外，关于秒杀，完全可以做成只接受前N个用户的请求（完全不操作后端的任何数据， 仅仅只是对用户的下单操作log），这种业务，只需要在内存cache中放好可秒杀的数量，还可以把数据分布开来放，100商品，10台服务器一台放10个，无需在当时操作任何数据库。可以订单数够后，停止秒杀，然后批量写数据库。而且秒杀的商品不多。火车票这个不是像秒杀那么简单的，春运时间，几乎所有的票都是热门票，而且几乎是全国人民都来了。（淘宝的双十一也就3百万用户，而火车票瞬时有千万级别甚至是亿级别的）

• 其三，有人拿这个系统和奥运会的票务系统比较。我觉得还是不一样。虽然奥运会的票务系统当年也一上线就废了。但是奥运会用的是抽奖的方式，也就是说不存在先来先得的抢的方式，而且，是事后抽奖，事前只需要收信息，事前不需要保证数据一致性，没有锁，很容易水平扩展。

• 其四，订票系统应该和电子商务的订单系统很相似，都是需要对库存进行：1）占住库存，2）支付（可选），3）扣除库存的操作。这个是需要有一致性的检查的，也就是在并发时需要对数据加锁的。B2C的电商基本上都会把这个事干成异步的，也就是说，你下的订单并不是马上处理的，而是延时处理的，只有成功处理了，系统才会给你一封确认邮件说是订单成功。我相信有很多朋友都收到认单不成功的邮件。这就是说，数据一致性在并发下是一个瓶颈。

阅读全文…